Preparativos
Carga de los paquetes
library(sf)
library(raster)
library(leaflet)
library(leaflet.extras)
library(dplyr)
Carga de los datos
# Carga de la capa de cantones
cantones <-
st_read(
"https://raw.githubusercontent.com/gf0604-procesamientodatosgeograficos/2021i-datos/main/ign/delimitacion-territorial-administrativa/cr_cantones_simp_wgs84.geojson",
quiet = TRUE
)
# Carga de la capa de provincias
provincias <-
st_read(
"https://raw.githubusercontent.com/gf0604-procesamientodatosgeograficos/2021i-datos/main/ign/delimitacion-territorial-administrativa/cr_provincias_simp_wgs84.geojson",
quiet = TRUE
)
# Carga de los datos de primates
primates <-
st_read(
"https://raw.githubusercontent.com/gf0604-procesamientodatosgeograficos/2021i-datos/main/gbif/primates-cr-registros.csv",
options = c(
"X_POSSIBLE_NAMES=decimalLongitude",
"Y_POSSIBLE_NAMES=decimalLatitude"
),
quiet = TRUE
)
# Asignación del sistema de coordenadas
st_crs(primates) = 4326
Limpieza
primates <-
primates %>%
mutate(coordinateUncertaintyInMeters = as.numeric(coordinateUncertaintyInMeters)) %>%
mutate(eventDate = as.Date(eventDate, "%Y-&m-%d"))
cat("cantidad original de registros: ", nrow(primates))
## cantidad original de registros: 4509
# Descartar registros con alta insertidumbre en la ubicacion
primates <-
primates %>%
filter(!is.na(coordinateUncertaintyInMeters) & coordinateUncertaintyInMeters <= 1000)
cat("cantidad de registros depues de descartar los de alta incertitumbre en la ubicacion: ", nrow(primates))
## cantidad de registros depues de descartar los de alta incertitumbre en la ubicacion: 2444
# Agregar columnas de provincia y canton
primates <-
primates %>%
st_join(cantones["provincia"]) %>%
st_join(cantones["canton"])
# Descartar registros con provincia = NA
primates <-
primates %>%
filter(!is.na(provincia))
cat("cantidad de registros depues de descartar los que no tienen provincia: ", nrow(primates))
## cantidad de registros depues de descartar los que no tienen provincia: 2387
Procesamiento y visualisaicon
Mapa de cantidad de registros por provincia
provincias_registros <-
provincias %>%
st_join(primates) %>%
group_by(provincia.x) %>%
summarize(registros = n())
#otro opcion -> summarize(registros = n_distinct(gbifID, na.rm = TRUE))
# Paleta de colores
colores_registros <-
colorNumeric(
palette = "YlGnBu",
domain = provincias_registros$registros,
na.color = "transparent"
)
leaflet() %>%
addTiles(group = "OMS") %>%
addPolygons(
data = provincias_registros,
fillColor = ~ colores_registros(provincias_registros$registros),
fillOpacity = 0.7,
stroke = TRUE,
color = "black",
weight = 1,
popup = paste(
paste(
"<strong>Provincia:</strong>",
provincias_registros$provincia.x
),
paste(
"<strong>Altitud media:</strong>",
round(provincias_registros$registros, digits = 2)
),
sep = '<br/>'
),
group = "Provincias - registros"
) %>%
addCircleMarkers(
data = primates,
stroke = F,
radius = 2,
fillColor = 'black',
fillOpacity = 1,
popup = paste(
primates$species,
primates$provincia,
primates$canton,
primates$eventDate,
paste0("<a href='", primates$occurrenceID, "'>Mas informacion</a>"),
sep = '<br/>'
),
group = "Primates"
) %>%
addLayersControl(baseGroups = c("OMS"),
overlayGroups = c("Provincias - registros", "Primates")) %>%
addLegend(
position = "bottomleft",
pal = colores_registros,
values = provincias_registros$registros,
group = "Provincias - registros",
title = "Cantidad de registros"
)
Mapa de cantidad de especies por provincia
Mapa agrupado (clustered)
# Paleta de colores
colores_registros <-
colorNumeric(
palette = "YlGnBu",
domain = provincias_registros$registros,
na.color = "transparent"
)
leaflet() %>%
addTiles(group = "OMS") %>%
addPolygons(
data = provincias_registros,
fillColor = ~ colores_registros(provincias_registros$registros),
fillOpacity = 0.7,
stroke = TRUE,
color = "black",
weight = 1,
popup = paste(
paste(
"<strong>Provincia:</strong>",
provincias_registros$provincia.x
),
paste(
"<strong>Altitud media:</strong>",
round(provincias_registros$registros, digits = 2)
),
sep = '<br/>'
),
group = "Provincias - registros"
) %>%
addCircleMarkers(
data = primates,
stroke = F,
radius = 2,
fillColor = 'black',
fillOpacity = 1,
popup = paste(
primates$species,
primates$provincia,
primates$canton,
primates$eventDate,
paste0("<a href='", primates$occurrenceID, "'>Mas informacion</a>"),
sep = '<br/>'
),
clusterOptions = markerClusterOptions(),
group = "Primates"
) %>%
addLayersControl(baseGroups = c("OMS"),
overlayGroups = c("Provincias - registros", "Primates")) %>%
addLegend(
position = "bottomleft",
pal = colores_registros,
values = provincias_registros$registros,
group = "Provincias - registros",
title = "Cantidad de registros"
)
Mapa de calor